¿Qué significa "Muestras de calibración"?

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Las muestras de calibración son puntos de datos que se usan para mejorar la precisión de los modelos, sobre todo en el procesamiento del lenguaje. Ayudan a asegurar que las predicciones que hace un modelo sean fiables y se alineen bien con la realidad.

Cuando un modelo genera información o respuestas, es clave que esos resultados sean confiables. Las muestras de calibración ofrecen una forma de verificar y ajustar las salidas del modelo para que reflejen mejor las situaciones reales. Usando estas muestras, los desarrolladores pueden afinar cómo responde el modelo y reducir las posibilidades de errores o información engañosa.

En términos prácticos, las muestras de calibración funcionan como un control de calidad. Mejoran el rendimiento del modelo, asegurándose de que se mantenga en el camino correcto y ofrezca mejores resultados, incluso cuando trabaja con diferentes tipos de datos y escenarios.